人工智能与会计研究：框架与议程

近期的人工智能进展，特别是生成式人工智能（GenAI）和大型语言模型（LLM），正在从根本性地改变会计研究，为学者带来机遇和竞争威胁。本文提出了一个框架，将AI会计研究沿两个维度进行分类：研究焦点（会计导向型 vs AI导向型）和方法学方法（基于AI vs 传统方法）。我们应用这一框架来分析来自IJAIS专题问题以及近期在主要会计期刊上发表的AI会计研究，用以描绘现有研究并识别研究机会。使用相同的框架，我们分析会计研究者如何通过战略定位和合作来利用其专业知识，揭示会计学者的优势在何处能够创造最大价值。我们进一步检视GenAI和LLM如何改变研究过程本身，比较人类研究者和AI代理在整个研究工作流程中的能力。这一分析表明，尽管GenAI民主化了某些研究能力，但它同时通过提高对更高阶贡献的期望而加剧了竞争，其中人类判断、创造力和理论深度仍然具有价值。这些变迁迫使博士教育需要改革，以培养比较优势，同时构建AI流利性。